regressiooniülesanded

Regressiooniülesanded on masinõppe probleemid, kus eesmärk on ennustada pidevat väärtust. See erineb klassifitseerimisülesannetest, kus eesmärk on ennustada kategoorilist labelit. Regressiooniülesanded hõlmavad andmete analüüsimist ja mustrite tuvastamist, et teha täpseid ennustusi uute, nägemata andmete kohta. Levinud näited regressiooniülesannetest hõlmavad eluasemehindade ennustamist, aktsiaturu liikumise prognoosimist ja temperatuuri ennustamist.

Regressiooniülesannete lahendamiseks kasutatakse mitmeid algoritme. Lineaarne regressioon on üks lihtsamaid ja enimkasutatud meetodeid, mis eeldab sisendmuutujate ja väljundmuutuja vahelise lineaarse suhte olemasolu. Polünoomregressioon võimaldab kaardistada mitte-lineaarseid suhteid. Enam keerukamad meetodid nagu otsustuspuud, juhuslikud metsad ja tugivektorregressioon (SVR) võivad käsitleda keerukamaid mustreid ja mitte-lineaarsusi andmetes. Süvaõppe mudelid, eriti need, mis põhinevad närvivõrkudel, on samuti väga tõhusad keerukate regressiooniülesannete lahendamisel.

Regressioonimudelite jõudluse hindamiseks kasutatakse mitmeid meetrikaid. Keskmine absoluutviga (MAE) mõõdab ennustuste keskmist absoluutset erinevust tegelikest väärtustest. Keskmine ruutviga (MSE) ja ruutkeskmine ruutviga (RMSE) mõõdavad ennustusvigu, andes suurematele vigadele suurema kaalu. R-ruut ehk determinatsioonikordaja näitab, kui suurt osa väljundmuutuja varieeruvusest mudel suudab seletada. Regressiooniülesannete edukaks lahendamiseks on oluline valida sobiv algoritm, eelprotsessida andmed hoolikalt ja hinnata mudeli jõudlust sobivate meetrikate abil.